房地产周期、人口流动与地方债风险防控

罗朝阳 李雪松

一、引言

2008年国际金融危机之后，防范系统性风险、平抑经济波动成为各国政府宏观调控的重中之重。为防范经济陷入重度衰退，我国及时出台了“四万亿投资计划”，并规定中央政府承担其中的30%，地方政府需配套剩余70%的资金。由于受1995年版《预算法》中地方政府不得直接发行债券的限制，各级地方政府纷纷设立融资平台公司以解决资金缺口问题。这一举措缓解了地方政府的资金缺口问题，极大地推动了地方基础设施建设，有效避免了我国经济的“硬着陆”，但在此过程中地方政府的债务规模也出现了超常规扩张。

近年来，我国经济增速逐步放缓，经济下行压力持续增加。加之新冠肺炎疫情防控对各级政府提出了新的要求，“疫情防控债”进一步加重了地方政府的债务负担。面对巨额的债务规模、不断下行的经济增速及新冠疫情的冲击，我国地方政府债务风险日益严峻。当巨额债务规模超过地方政府的承受能力时，可能会导致实质性违约，并进一步引发政府信用破产、货币贬值甚至系统性金融风险。因此，对地方政府债务风险做出合理的度量及厘清债务风险的成因和背后的机制，有助于更好地管控地方政府债务风险，更好地发挥地方债务的融资功能，从而支持我国经济高质量发展。

二、理论机制分析

在有关地方政府债务风险影响因素的研究中，现有文献已从财政分权、期限错配、制度和政治因素及官员晋升激励等方面进行了大量研究，认为地方政府财权与事权不匹配、债务短借长投、依靠债务融资的经济发展模式和以GDP增长率为核心的地方政府政绩考核标准，是我国地方债务风险的主要来源。本文则从房地产周期和人口流动的视角进行研究。

(一)房地产周期影响地方政府债务风险的理论机制

土地是一种生产要素，土地价格变化将导致房价发生相应变动，而房价是商品价格，房价变化又可以引起地价变化，形成地价影响房价而房价又反过来影响地价的循环。因此，地方政府有动机通过抬高地价来推高房价并进一步抬高地价来获得更多的土地出让收入。可见，房地产价格与地方政府土地出让收入及偿债能力高度相关。根据我国地方政府债务与土地市场及房地产市场的关系，房价和地价可以通过“以地生财”和“以房生税”两种渠道影响地方政府债务风险。

“以地生财”指地方政府通过土地出让和以土地为抵押贷款进行借款的融资模式。与经济周期类似，房地产市场也呈现周期性波动的特点。一方面，在房地产市场上行期，高房价支持了高地价，而高地价则会带来更高的土地出让收入及较大的抵押土地预期清算价值，从而使得地方政府未来偿债的可能性大幅提高，降低了其债务风险。另一方面，地方政府利用土地抵押或担保取得贷款的期限一般较短，广泛存在着“短借长投”的问题，增加了贷款机构的流动性风险和产品结构风险。在房地产市场的下行期，房价下跌难以对高地价形成支撑，地价下跌进一步导致地方政府土地财政收入减少。不仅如此，抵押土地的贬值也使得贷款的展期变得更加困难。因此，房价下跌引发地价下跌并进一步致使地方政府土地财政收入减少，最终导致地方政府债务风险不断上升。由此，地方政府债务风险与房地产周期将呈现逆周期的关系。

“以房生税”指地方政府通过促进房地产市场发展来获得房地产业及与房地产相关的建筑业和服务业税收收入。分税制改革和所得税分享制改革导致地方政府税收收入份额大幅下降，增加了其对营业税的依赖。地方政府为解决资金来源问题开始逐渐依靠房地产和建筑业的税收收入。当房地产市场处于上行期时，房地产市场繁荣并带动与其相关的建筑业快速发展，增加了地方政府的税收收入。地方政府财力增加可为其隐性债务提供更强有力的担保，从而可以降低地方政府隐性债务风险；当房地产市场进入下行期后，房地产市场低迷、萎缩，并进一步传染到建筑业及其相关服务业，地方政府税收收入减少，从而地方政府债务违约风险将不断上升。根据以上分析，“以房生税”渠道也使得地方政府的债务风险与房地产周期呈现逆周期关系。不仅如此，由于土地财政依赖度高地区的财政收支受房地产市场的影响更大，其地方政府的债务风险与房地产市场之间的逆周期关系可能更加明显。

(二)流动人口影响地方政府债务风险的理论机制

近年来，人口大规模流动已经成为我国经济社会发展中的一大特征，人口由农村和小城市向大中型城市流动极大地缓解了大中型城市的劳动力短缺问题，推迟了我国人口红利消失的时间。从驱动人口流动的动力来看，一方面，我国农村剩余劳动力为改善生活条件、获得更好的教育有迁入城市生活的动机，而中小城市人群同样为获得更优质的医疗、教育及更广阔的发展前景有不断向大城市迁移的动机。另一方面，农村及中小城市的大量青年学生通过升学等途径进入大中城市学习生活，成为支持大中城市发展的生力军。由于人才是支撑经济社会发展的第一资源，地方政府为达到促进地区经济长远发展的目的也有动机通过不断提高城市公共品供应水平等方式吸引人才流入。一方面，新增劳动人口也增加了地方政府提供公共物品的负担，导致地方债务规模边际增长，从而增加了地方政府债务风险；另一方面，人口大量流入给城市带来了丰富的劳动力与人力资本，新增人口不仅有助于推进地区经济发展，还可以增加地方政府税收收入，从而在一定程度上缓解政府债务风险。

对于人口流出地，在人口大规模流出之前，地方政府为给常住人口提供基本的公共服务而举借债务。随着人口不断流出，地方经济发展受到了极大的劳动力和需求因素制约，地方政府财税收入减少将导致地方债务风险水平不断增加。此外，人口持续流出还可能引发房价持续下跌，甚至会导致人口持续流出地爆发居民部门债务危机。因而，人口流入和地方政府债务风险呈负相关关系。流入人口要发挥正向溢出效应还需强大的就业吸纳能力作为支撑，否则过多流入人口可能加重地方债务负担，以及成为地方不稳定因素的重要来源。在吸纳就业方面，制造业具有市场主体多、吸纳就业范围广等特点，一直是吸纳就业的重要载体，强大的制造业基础是吸引流动人口流入及保障流动人口稳定和就业的根本。因此，制造业基础较好的城市更能充分发挥人口流入带来的正向外溢效应，地方政府债务风险与人口流入之间的负相关关系更为明显。

三、研究设计

(一)模型设定

为研究房地产周期对地方政府隐性债务风险的影响，本文基于以下面板模型进行研究：

,=+,+,+

Σ,+++,

(1)

其中，表示地市，表示时间，,为地方政府债务风险，,为房地产周期，,为流入人口流动人口占比，,包括偿债压力、债务期限、GDP增长率、金融机构贷存比及财政收支比等控制变量，,为随机误差项。为了控制省级层面不随时间变化的趋势及不同年份的异质性效应，另外控制了省级固定效应和时间固定效应。

(二)样本来源与处理

在选取样本时主要考虑各地市城投债数据及房价数据的可得性，并尽可能包含更多的地市样本。由于2006年以前我国城投债样本较少，本文选择2006-2018年全国241个地市(直辖市、自治州、盟)样本进行实证分析。其中计算地方政府债务风险所需的城投债交易数据来自Wind数据库，国债相关数据来自国泰安(CSMAR)数据库，各地市土地出让面积、土地出让收入及商品房平均售价等相关数据来自CEIC及国家信息中心(国信房地产信息网)，各地市的GDP、一般预算内财政收入、一般预算内财政支出、金融机构存款余额、常住人口、户籍人口、金融机构贷款余额等数据均来自历年《中国城市统计年鉴》。为消除价格因素影响，对GDP、房地产价格等数据均以2010年为基期进行了相应的平减处理。同时，为保留更多样本，对部分地市房价缺失数据进行了线性插值处理。

(三)相关变量定义及描述性分析

地方政府债务主要包括显性债务和隐性债务，其中显性债务为地方政府负有直接偿还责任的债务，隐性债务指地方政府负有间接偿还责任的债务，包括地方融资平台发行债券、地方融资平台银行借款及地方PPP投资等负有担保责任和可能承担一定救助责任的债务。城投债属于隐性负债范畴，是地方政府获得信用支持的间接渠道。鉴于此，借鉴Ang等的方法，基于城投债收益率价差来构建地方政府隐性债务风险指标。由于Wind口径城投债数据存在着定义模糊不清且经常变动、未剔除地方融资平台企业名称变更前的债券发行信息及遗漏或包含非真实地方融资平台的债券发行信息等问题，本文参考曹婧等的方法重新构建了城投债样本，最后通过城投债交易数据构建我国地方政府隐性债务风险指标。

城投债的收益率价差采用以下公式计算：

(2)

(3)

式(3)中，表示到期期限(Time to Maturity)，=(,,,,,)为模型的待估参数。基于上述模型的拟合结果得出时刻到期期限为的国债收益率()。虚拟国债的价格根据以下公式计算：

(4)

在得到单只城投债每个交易日的收益率价差后，采用以下方法计算单只债券的年均违约风险溢价：

(5)

(6)

与经济周期类似，房地产周期也分为复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶段，现有研究多采用移动平均滤波法、HP滤波及CF滤波和谱分析等统计方法来分离房地产市场的周期项和趋势项。在构建房地产周期指标的过程中，首先参考Witold(2002)的方法，采用HP滤波法分离出各地市房地产价格的周期项(HP滤波平滑参数=100)。其次，基于转折点分析法测度各地市的房地产周期长度，发现我国地级市房价周期长度在6-11年之间，这也和房地产周期波动研究课题组认为我国始于1997年的第四轮房地产周期长度约为11年的研究结论大致相符。需要说明的是，本文测度的房地产周期长度与国外类似研究相比差异较大，主要是因为国外政府部门对房地产的调控相对较弱，其房地产周期多属于自发周期，而我国房地产市场起步较晚且受政策影响较大，因此本文测度的房地产周期属于调控下的房地产周期。由于HP滤波受房价异常波动的影响较大，且对开头和结尾几期数据的处理存有较大的误差，容易造成周期定义不清的问题。而CF滤波可将周期长度设定在一定的范围之内且受异常数据的影响较小，从而在一定程度上减小对开头和结尾几期数据的处理误差。基于此，采用CF滤波来度量房地产周期，并将CF滤波窗口设定为最小6年和最大11年。基于稳健性考虑，本文将基于HP滤波得到的房地产周期用于稳健性检验。在构建流动人口指标方面，采取净流入人口(常住人口-户籍人口)与户籍人口之比(Incomer)作为度量各城市流动人口情况的指标，该指标大于0表示人口净流入，小于0则为人口净流出，变量的详细定义见表1。

表1 变量名称及其定义说明

参考现有关于地方政府债务风险的研究，本文的控制变量包括地方政府偿债压力(Burden)、债务期限(Term)、GDP增长率(Growth)、金融机构贷存比(Loan_ratio)及财政收支比(Inc_ratio)。上述各变量的变量名称及变量定义见表1。此外，为了避免“伪回归”造成的影响，本文对所有变量均进行了面板单位根检验，检验结果表明各变量均不存在单位根问题，从而消除了“伪回归”的影响。

表2为各变量的描述性统计结果。从地方政府隐性债务风险的平均值、中位数及标准差可以看出，多数地方政府的隐性债务风险水平均处于较低水平。然而，债务风险的最大值是其均值和中位数的近四倍，表明部分地区的债务风险形势较严峻。

表2 变量描述性统计

四、实证结果及分析

(一)基本回归结果及分析

表3中第1-3列为基于OLS的回归结果，其中第1列仅加入房地产周期变量和控制变量，第2列仅加入流动人口占比与控制变量，第3列包含房地产周期、流动人口占比与控制变量。对比来看，房地产周期变量在第1列和第3列中均在5%水平上显著为负，说明房地产周期与地方政府债务风险之间的“逆周期”关系假设成立。流动人口占比变量在第2列和第3列中均在1%水平上显著为负，说明流动人口占比和地方政府债务风险的负相关关系假设成立。综合第1-3列，同时加入房地产周期和流动人口占比后，第3列中房地产周期和流动人口占比的系数变动在2.5%-5%之间，变化幅度相对较小，说明房地产周期和流动人口占比之间的相互影响较小。从控制变量的回归结果来看，偿债压力在5%水平上显著为正，说明地方政府偿债压力越大其隐性债务风险越高；债务期限在1%水平上显著为负，表明长期债务的违约风险更小；金融机构贷存比和财政收支比均在1%水平上显著为负，说明正规金融发展状况越好及财政收支比越高地区的债务风险越低。

(二)内生性问题探讨

首先，当债务风险较高时，地方政府为获得足够的财力为债务提供担保，有动机通过刺激房地产市场而获得更多与房地产市场及土地相关的收入，从而影响房地产市场的走向，导致房地产周期与地方政府债务风险之间产生双向因果关系。其次，还有可能存在着同时影响房地产周期和地方政府债务风险的遗漏变量所导致的内生性问题。为降低内生性问题带来的偏误，参考李雪松和黄彦彦将土地出让面积作为房价的工具变量这一思路，进而采用土地出让面积周期波动的滞后一期及相邻地市房地产周期的平均值作为房地产周期的工具变量，基于2SLS方法处理内生性问题。

表3 基准回归及内生性问题分析结果

表3中第2列为采用工具变量法的回归结果。从检验结果来看，Cragg-Donald Wald F统计量大于10%水平的临界值，表明本文所选取的工具变量是有效的；Sargan统计量的p值大于0.1，表明本文所选取的工具变量满足外生性。同时，DWH统计量的p值小于0.1，在10%的水平上拒绝不存在内生性的原假设，表明房地产周期与地方政府债务风险之间存在着内生性问题。从回归结果来看，房地产周期和流动人口占比分别在5%和1%的水平上显著为负，说明在考虑了内生性问题之后房地产周期及流动人口占比和地方政府债务风险仍呈显著的负相关关系，进一步印证了本文理论分析部分得到的结论。总体上，使用工具变量方法与基准回归结果一致，但房地产周期系数的绝对值明显变大，而流动人口占比系数的绝对值明显变小。这表明，在控制了内生性问题之后，房地产周期对地方政府债务风险具有更高的边际影响，而流动人口占比对地方政府债务风险具有更低的边际影响。各控制变量的结果和基准模型基本一致。

前面主要探讨了房地产周期与地方政府债务风险之间的内生性问题，流动人口占比和地方政府债务风险之间也可能同样存在着内生性问题。比如，当地方政府债务风险较高时，地方政府可能会减少教育、交通、社会保障等公共物品的供给数量或质量，以增加流动人口的流出意愿，从而出现内生性问题。但由此造成的内生性问题可能较弱(原因在于流动人口的定居决策主要考虑其收入状况等自身条件)，所以公共物品的供给可能只是随着人口数量进行调整。对此，本文采用滞后两年的城市间人均可支配收入差距作为流动人口占比的工具变量，同样基于2SLS方法处理内生性问题，其中人均可支配收入差距采用人均可支配收入与该年度所有城市人均可支配收入的均值的比值进行衡量。其合理性在于：首先，城市间的收入差距是推动人口跨区域流动的核心力量，人们通常情况下是根据过去一段时间城市之间的收入差距来决定是否去留，因此城市间的收入差距和流动人口占比之间满足相关性要求；其次，滞后两期的人均可支配收入对当前的政府债务风险无直接影响，只能通过影响人口流出、流入进而影响政府债务风险，满足外生性要求。

表3中第3列为工具变量回归结果。从检验结果来看，Cragg-Donald Wald F统计量大于10%水平的临界值表明，本文所选取的工具变量是有效的，DWH统计量的p值大于0.1，在10%的水平上不能拒绝不存在内生性的原假设，表明人口流入占比与地方政府债务风险之间不存在内生性问题。本文也尝试了其他滞后阶数，与滞后两期得到的结论完全一致。因此，本文在后面的分析中仅对房地产周期按照工具变量的方法进行回归分析。

(三)异质性分析

我国幅员辽阔，不同地区的经济发展模型存在着一定差异，且中央政府对各地区的支持力度也不尽相同。相对于中西部省份来说，东部省份发展水平较高，中央政府对东部省份给予的政府转移支付和基建投资支持相对较少，因此东部省份可能有更强的土地融资动机而更加依赖于“土地财政”融资模式。此外，东部地区相对发达，较中西部地区对流动人口具有更强的吸引力。因此，房地产周期及流动人口占比对东部地区城市的政府债务风险比中西部地区具有更大的边际影响。对此，本文采用东部城市样本和西部城市样本分别进行回归分析进行验证，结果见表4中的第1-2列。结果表明，房地产周期和流动人口占比在东部地区样本分别在1%和10%水平上显著为负，而在中西部地区样本中均不显著。这主要是因为，东部城市对“土地财政”的依赖相对较高，以及东部地区更能够充分利用流入人口优势，发挥流入人口对经济的拉动作用。

增长压力大的城市更有可能利用宏观经济刺激计划发展本地经济，产生对房地产的过度依赖，最终其地方政府债务风险和房地产周期之间的负相关关系更为明显。虽然在实证模型中通过添加年度固定效应可以消除经济刺激计划在全国层面的影响，但本文研究的是地级市样本，控制经济刺激计划在全国层面的影响没有考虑到经济刺激计划对不同城市的异质性作用。因此，本文按照杨继东和杨其静的研究方法定义了高增长压力虚拟变量，并根据该虚拟变量进行分组研究，结果见表4中的第3-4列。对比高、低增长压力分组的回归结果，房地产周期变量在高增长压力组中系数在1%的水平上显著为负，而在低增长压力分组中不显著。其原因为，高增长压力分组城市可能过度依赖土地出让收入及土地抵押贷款来发展本地经济，从而形成了对房地产的过度依赖，最终使其政府性债务风险和房地产市场绑定在了一起。流动人口占比仅在高增长压力分组中显著为负，主要原因是低增长压力多为中西部地区中小城市，其对流动人口的吸引力相对较弱。

表4 异质性分析(按照区域以及经济增长压力分组)

按照第二产业占比高低分组的回归结果见表5中的第1-2列。结果表明，房地产周期和流动人口占比在第二产业占比高分组中分别在10%和5%的水平上显著为负，在第二产业占比低分组中流动人口占比不显著。这主要是因为，城市吸引人口流入不仅要解决流动人口对公共物品的需要，更重要的是解决流动人口的就业问题，而良好的工业基础是吸引人才流入的关键因素。工业基础薄弱的地区缺乏稳定的税收来源，更可能通过走“以地融资”的土地财政融资模式，从而增加对土地财政的依赖。因此，第二产业占比差异不仅会影响到流动人口占比对地方政府债务风险的影响，还会影响房地产周期与地方政府债务风险的关系。可见，良好的工业基础可以促使流入人口在城市里安居乐业，有助于增加流入人口对地方经济的正外部性，并最终减小地方政府债务风险。

按照房地产周期波幅高低分组的回归结果见表5中第3-4列。结果表明，房地产周期和流动人口占比在房地产周期波动高分组中分别在1%和5%的水平上显著为负，在房地产周期波动幅度低分组中均不显著。这主要是因为，地方政府对房地产的刺激政策不仅会影响到房价及房地产周期长度，还会影响房地产周期的波幅，更强力度的房地产刺激政策会显著增加房地产周期的波动幅度。因此，房地产周期波幅越大表示地方政府对房地产市场及土地财政的依赖性越强，从而房地产周期与地方政府债务风险的负相关关系就越明显。

本文采用土地出让成交价款与地方政府一般预算内财政收入的比值作为土地财政依赖度的代理指标，并按照财政依赖度高低进行分组研究，回归结果见表5中的第5-6列。结果表明，在土地财政依赖度高分组中，房地产周期和流动人口占比均在1%的水平上显著为负，而在土地财政依赖度低分组中房地产周期不显著。这与前文按照区域、增长压力组、第二产业占比及房地产周期波幅分组得到的结论相一致。

表5 异质性分析结果(按照第二产业占比、房地产周期波幅和土地财政依赖度分组)

五、稳健性检验

(一)替换债务指标度量方法的稳健性检验

债券风险不仅包括违约风险，还包括流动性风险。参考王永钦等的研究方法，本文进一步按照公式(7)度量城投债的违约价差。

(7)

其中，是城投债违约风险溢价，表示城投债的流动性风险溢价。采用Amihud测度、IRC测度和高低价差来度量流动性风险。Amihud测度定义为:,=(∑|,|,)，其中，,为城投债在日的日收益率，,为城投债在日的成交量，是城投债在其所在月度的交易天数，Amihud测度值越大债券的流动性风险越高。IRC测度定义为：=(-)，其中和分别为债券同一交易日的最高价和最低价，IRC测度越高，流动性风险越高。高低价差是城投债在日成交的最高价与最低价之差，价格波动越大流动性风险高。然后，采用公式(8)将三个流动性风险度量指标合成为流动性测度指标，并定义的0.5百分位数表示非常具有流动性的城投债，表示为05。

(8)

其中，代表Amihud测度、IRC测度和高低价差，和分别表示三种流动性测度的均值和标准差。然后，对收益率价差和流动性测度进行以下回归：

,=+,+,+,

(9)

=(-05)

(10)

根据公式(7)，计算城投债的违约风险溢价，最后根据公式(5)和(6)计算各城市的平均违约风险溢价。更换因变量的回归结果见表6中的第1列。从回归结果来看，房地产周期流动人口占比均在1%的水平上显著为负，表明当控制流动风险溢价之后，房地产周期及流动人口占比与地方政府债务风险的负相关关系依然显著，说明本文的结论在更换因变量后具有稳健性。

(二)替换房地产周期变量的稳健性检验

基于稳健性考虑，本文将CF滤波度量的房地产周期替换为基于HP滤波得到的房地产周期做稳健性检验，结果见表6中的第2列。从回归结果来看，房地产周期顶部和流动人口占比同样均在1%的水平上显著为负，说明在更换房地产周期度量指标后，房地产周期和流动人口占比与地方政府债务风险的负相关关系依然成立，更进一步表明本文的结论具有稳健性。

表6 稳健性检验(替换房地产周期以及去除省会和计划单列市的影响)

(三)去除省会和计划单列市样本的稳健性检验

由于省会城市及计划单列市的行政级别高于一般地级市，且经济发展程度较强，具有吸引人才的能力，这类城市的房地产市场发展规律和普通地级市具有不同之处。另外，由于省会城市往往肩负着更多促进全省经济发展的任务，省会城市发行的城投债很多是用于全省经济发展，因而城投债不能简单地归为省会城市。基于以上考虑，本文将省会城市和单列市样本删除进行稳健性分析，结果见表6中的第3列。可以看出，房地产周期和流动人口占比的系数均在5%水平上显著为负，进一步表明本文结论具有稳健性。

六、研究结论与政策启示

本文从理论上论述了房地产周期和流动人口影响地方政府债务风险的理论机制，并基于城投债交易数据构建了我国地级及以上城市的政府债务风险指标，旨在为了解我国地方政府债务风险程度与分布情况提供有益参考。在此基础上，本文基于我国241个城市的数据，对房地产周期及流动人口影响地方政府债务风险的理论假设进行了实证检验。研究结论表明,房地产周期与地方政府债务风险之间存在着显著的“逆周期”关系，促进人口流入有助于降低地方政府债务风险。进一步的异质性分析发现，东部地区、高增长压力、房地产周期波动大及第二产业占比低等土地财政依赖度高城市的债务风险受房地产周期的影响更加明显，而第二产业占比高城市的政府债务风险受流动人口的影响更大。以上结论在经过处理内生性问题、更换债务风险计算方法、更换房地产周期指标及调整样本后依然稳健。

基于此，本文提出以下政策启示：

第一，防范化解地方政府债务风险要适时动态监测房地产周期走向，防止房地产周期波幅过大地区在房地产周期低点时期爆发债务危机。房地产周期防止大起就不会大落，一是将房地产周期作为控制信贷供给的信号指标，通过结构性货币政策引导流动性进入实体经济，防止过多资金进入房地产市场。二是要改革和完善土地供给制度，做好城市规划，盘活城市低效用地，按照常住人口数量合理分配住房用地供给。三是要弱化房地产的投资属性，稳妥推进房地产税立法，提高持有多套房的成本以遏制房地产投机行为。四是要扩大公租房和保障房的供给面，解决住房刚需人口的住房需求，防范需求推动的房地产过度繁荣。

第二，增加城市对流动人口的吸引力和留城意愿是防范化解地方政府债务风险的重要一环。一是要避免过度去工业化，在现有产业基础上完善产业体系，建立长效工资增长机制，畅通人才晋升渠道，为流动人口提供充足的就业机会与良好的发展前景。二是要推动以人为核心的新型城镇化，使城市更健康、更安全、更宜居，实现老有所养、幼有所教、贫有所依、难有所助。三是要按照常住人口配置城市公共服务，扩大保障房、公租房覆盖面，对于人口流入较多的城市增加其城市建设用地，解决流动人口的过渡性住房需求，扩大基础教育资源惠及群体，使流动人口真正享受到城市社会保障和公共服务，实现农村和城市身份认同均等化，保证未来常住人口长期稳定贡献力量。

第三，人口持续流出不仅会导致地方经济发展出现劳动力短缺和需求不足，还会引发房价持续下跌，甚至会导致居民个人爆发债务危机。因此，防范化解人口持续流出城市的债务风险，关键是要解决好如何吸引人才和发展本地经济的问题。一是要适当延长退休年龄、鼓励低龄老年人口再就业及认真落实全面三胎政策，增加当前及未来的劳动人口。二是鼓励青年人才回乡就业、创业，为其提供良好的就业、创业环境及专门的人才基金支持，为暂时无房可住的青年人才提供廉价公租房，增加回乡人员的获得感和认同感。三是要走多元化发展模式，加快本地产业转型升级步伐，在着力发展本地具有资源禀赋比较优势产业的同时，积极承接新兴产业转移，提升对人才吸引的内生动力。

第四，要处理好土地财政依赖与地方政府债务之间的关系。当前，土地出让收入对地方政府债务维持正常运转发挥着重要作用，但随着土地出让收入划归税务部门征收的推进，土地出让收入对地方政府债务的担保作用将面临一定阻碍，地方政府需逐渐减小对土地财政的依赖。具体来说，一是要重新划分中央和地方财政的权利责任，使地方政府事权和财权相匹配，给予地方政府合理征收房产税、土地增值税的权力。二是要积极创新政府债务融资方式，拓宽地方政府的融资渠道，将私人资金适当引入教育、医疗、保障性住房等公共服务行业，以降低地方政府财政负担。三是要建立并切实实施发债终身问责制，改变地方政府官员在任期以土地为依托发债的动机。

第五，加强地方政府债务管理，稳妥化解存量债务风险。一是对存量的高风险地方政府债务，要通过债务置换的方法将短期债置换为长期债,以缓解地方政府偿债压力。二是要健全地方政府举债机制和债务限额确定机制，构建地方政府资产负债表，根据地方政府资产规模确定其债务限额，完善跨年度预算平衡机制。三是要深化利率市场化改革，引导央行下调LPR利率，以降低地方政府债务利息成本和实体经济负担。四是要完善地方政府债务风险评估体系和信用评价体系，统筹管控显性和隐性债务风险。五是地方政府隐性债务中还有大量的平台公司银行贷款，且该部分贷款的利率远高于城投债，应考虑将这部分银行贷款置换成风险更低的城投债或地方政府专项债。

① 鉴于经济学家对年度数据HP滤波平滑参数的选择存在着较大争议，本文也尝试选用其他平滑参数(λ=6.25以及λ=400)进行滤波，但均不影响对周期长度的判断。